International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권5호
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pp.492-498
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2017
Subsea pipeline route design is a crucial task for the offshore oil and gas industry, and the route selected can significantly affect the success or failure of an offshore project. Thus, it is essential to design pipeline routes to be eco-friendly, economical and safe. Obstacle avoidance is one of the main problems that affect pipeline route selection. In this study, we propose a technique for designing an automatic obstacle avoidance. The Laplacian smoothing algorithm was used to make automatically generated pipeline routes fairer. The algorithms were fast and the method was shown to be effective and easy to use in a simple set of case studies.
This paper was studied on the behavior, crack formation and propagation of slip bands on low carbon steel which was heat-treated in three conditions in order to change metallic structure. The specimens were tested by rotating bending fatigue testing machine and also observed the variations of grains by microscope. From the test results it was clear that fatigue endurance limit and life of low carbon steel were more increased in contrast with the case that the grain size of specimen was more decreased. Slip bands developed at oil-quenched specimen and furnace-cooled specimen. Formed cracks in the first one or two grains below the surface were approximately "planar" type, there after they followed "wavy" type. It was also found that cracks at 30% higher stress than fatigue limit were usually developed inter-granular, and cracks at 12% higher stress than fatigue limit were propagated meandering path, partly trans- and partly inter-grandular.
기술의 발전으로 스마트 선박과 관련된 다양한 연구가 진행되고 있으며, 기관실을 무인으로 순찰할 수 있는 기관실 순찰 로봇도 이러한 연구 중의 하나이다. 순찰로봇은 인공지능을 통해 학습된 정보를 기반으로 기관실을 이동하며 기기 정상 유무 및 누수, 누유, 화재 등의 이상 유무를 파악한다. 기관실 순찰로봇에 관한 연구는 인공지능을 이용한 객체 검출에 관한 연구가 주로 진행되고 있으나, 순찰로봇의 이동 및 제어에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이는 순찰로봇이 객체를 검출하더라도 검출한 객체까지 이동할 방법이 없다는 문제를 야기한다. 이에 본 논문에서는 기관실 이상상황 발생 시 빠르게 이상 유무를 파악할 수 있는 기동성을 확보하기 위해, A* 알고리즘을 적용하여 순찰로봇이 최단경로를 탐색할 수 있는지를 확인하였다. 라이다를 장착한 소형차를 이용하여 선박 기관실을 주행하며 데이터를 얻어, SLAM으로 매핑하여 지도를 만들었다. 매핑한 지도에서 순찰로봇의 출발 지점과 목표 지점을 설정하고, A* 알고리즘을 적용하여 출발 지점부터 목표 지점까지 최단 경로를 탐색하는지를 확인하였다. 시뮬레이션 결과 매핑된 지도에서 출발 지점부터 목표 지점까지의 장애물을 회피하며 최단 경로를 잘 탐색함을 확인 할 수 있었으며, 기관실 순찰로봇에 적용하면 선박안전에 도움이 될 것으로 사료된다.
Reservoir geomechanics can play an important role in hydrocarbon recovery mechanism. In $CO_2$-EOR process, reservoir geomechanics analysis is concerned with the simultaneous study of fluid flow and the mechanical response of the reservoir under $CO_2$ injection. Accurate prediction of geomechanical effects during $CO_2$ injection will assist in modeling the Carbon dioxide recovery process and making a better design of process and production equipment. This paper deals with the implementation of a program (FORTRAN 90 interface code), which was developed to couple conventional reservoir (ECLIPSE) and geomechanical (ABAQUS) simulators, using a partial coupling algorithm. A geomechanics reservoir partially coupled approach is presented that allows to iteratively take the impact of geomechanics into account in the fluid flow calculations and therefore performs a better prediction of the process. The proposed approach is illustrated on a realistic field case. The reservoir geomechanics coupled models show that in the case of lower maximum bottom hole injection pressure, the cumulative oil production is more than other scenarios. Moreover at the high injection pressures, the production rates will not change with the injection bottom hole pressure variations. Also the FEM analysis of the reservoir showed that at $CO_2$ injection pressure of 11000 Psi the plastic strain has been occurred in the some parts of the reservoir and the related stress path show a critical behavior.
N. Nithiyanandam;C. Mahesh;S.P. Raja;S. Jeyapriyanga;T. Selva Banu Priya
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1706-1727
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2023
Under Water Sensor Networks (UWSN) has gained attraction among various communities for its potential applications like acoustic monitoring, 3D mapping, tsunami detection, oil spill monitoring, and target tracking. Unlike terrestrial sensor networks, it performs an acoustic mode of communication to carry out collaborative tasks. Typically, surface sink nodes are deployed for aggregating acoustic phenomena collected from the underwater sensors through the multi-hop path. In this context, UWSN is constrained by factors such as lower bandwidth, high propagation delay, and limited battery power. Also, the vulnerabilities to compromise the aquatic environment are in growing numbers. The paper proposes an Energy-Efficient standalone Intrusion Detection System (EEIDS) to entail the acoustic environment against malicious attacks and improve the network lifetime. In EEIDS, attributes such as node ID, residual energy, and depth value are verified for forwarding the data packets in a secured path and stabilizing the nodes' energy levels. Initially, for each node, three agents are modeled to perform the assigned responsibilities. For instance, ID agent verifies the node's authentication of the node, EN agent checks for the residual energy of the node, and D agent substantiates the depth value of each node. Next, the classification of normal and malevolent nodes is performed by determining the score for each node. Furthermore, the proposed system utilizes the sheep-flock heredity algorithm to validate the input attributes using the optimized probability values stored in the training dataset. This assists in finding out the best-fit motes in the UWSN. Significantly, the proposed system detects and isolates the malicious nodes with tampered credentials and nodes with lower residual energy in minimal time. The parameters such as the time taken for malicious node detection, network lifetime, energy consumption, and delivery ratio are investigated using simulation tools. Comparison results show that the proposed EEIDS outperforms the existing acoustic security systems.
Herein, we investigated the thermal conductivity and thermal stability of natural rubber composite systems containing hybrid fillers of boron nitride (BN) and aluminum nitride (AlN). In the hybrid system, the bimodal distribution of polygonal AlN and planar BN particles provided excellent filler-packing efficiency and desired energy path for phonon transfer, resulting in high thermal conductivity of 1.29 W/mK, which could not be achieved by single filler composites. Further, polyethylene glycol (PEG) was compounded with a commonly used naphthenic oil, which substantially increased thermal conductivity to 3.51 W/mK with an excellent thermal stability due to facilitated energy transfer across the filler-filler interface. The resulting PEG-incorporated hybrid composite showed a high thermal degradation temperature (T2) of 290℃, a low coefficient of thermal expansion of 26.4 ppm/℃, and a low thermal distortion parameter of 7.53 m/K, which is well over the naphthenic oil compound. Finally, using the Fourier's law of conduction, we suggested a modeling methodology to evaluate the cooling performance in thermal management system.
Hot air heater with light oil combustion is used as the most common heater for greenhouse heating in the winter season. However, exhaust gas heat discharged to atmosphere through chimney reaches up to 10~20% of total heat capacity of the oil burred. In order to recover the heat of this exhaust gas and to use for greenhouse heating, the heat pipe type exhaust heat recovery system was manufactured and tested in this experiment. The system consisted of a heat exchanger made of heat pipes, ø15.88${\times}$600mm located in the rectangular box of 675(L)${\times}$425(W)${\times}$370(H)mm, an air suction fan and air ducts. The number of heat pipe was 60, calculated considering the heat exchange amount between exhaust gas and air and heat transfer capacity of a heat pipe. The working fluid of heat pipe was acetone because acetone is known for its excellent heat transfer capacity. The system was attached to the exhaust gas path. According to the performance test it could recover 53,809 to 74,613kJ/h depending on the inlet air temperature of 12 to -12˚at air flow rate of 1.100㎥/h. The temperature of the exhaust gas left the heat exchanger dropped to 100$^{\circ}C$ from 270$^{\circ}C$ after the heat exchange between the suction air and the exhaust gas.
Attanayake, AM Pushpika;Somarathna, KIWK;Vyas, GH;Dash, SC
한국자연치유학회지
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제10권2호
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pp.71-76
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2021
Background: The understanding of back-pain as one of the commonest clinical presentations, made the path to the present study. More than three-quarters of the world's population experience back-pain at some time in their lives Purpose: The present study has evaluated the selected Naturopathic therapeutic procedures on individuals with low back-pain. Methods: Thirteen patients were selected for the study and randomly divided into two groups, viz., Group A, Naturopathic group and Group B, Control group. One patient discontinued. Naturopathic group was treated with mud pack, aromatherapy massage with Eucalyptus oil, acupressure, steam, wet trunk pack, exercises, relaxation and breathing exercises. Advice for life style and diet was given for patients of both the groups. The effect of the therapy was assessed subjectively and objectively. Particular scores drawn for Naturopathic group and control group were individually analyzed before and after treatment and the values were compared using standard statistical protocols. Results: Naturopathic intervention revealed 100% relief in both subjective and objective parameters (i.e., 6 out of 14 parameters showed statistically highly significant P < 0.01 results, while 8 showed significant results P < 0.05). Conclusion: Statistically highly significant results of this study point out the successful management of the multi factorial low back-pain with a multi focused Naturopathic treatment approach. Such encouraging results may pave the way for a future study on a large sample in a longer duration incorporating clinical investigations.
Tan, Yi;Song, Yongze;Gan, Vincent J.L.;Mei, Zhongya;Wang, Xiangyu;Cheng, Jack C.P.
국제학술발표논문집
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The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.32-41
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2017
Accidents on offshore oil and gas platforms (OOGPs) usually cause serious fatalities and financial losses considering demanding environment platforms locate and complex topsides structure platforms own. Evacuation planning on platforms is usually challenging. The computational tool is a good choice to plan evacuation by emergency simulation. However, the complex structure of platforms and varied evacuation behaviors usually weaken the advantages of computational simulation. Therefore, this study developed a simulation model for OOGPs to evaluate different evacuation plans to improve evacuation performance by integrating building information modeling (BIM) and agent-based model (ABM). The developed model consists of four parts: evacuation model input, simulation environment modeling, agent definition, and simulation and comparison. Necessary platform information is extracted from BIM and then used to model simulation environment by integrating matrix model and network model. During agent definition, in addition to basic characteristics, environment sensing and dynamic escape path planning functions are also developed to improve simulation performance. An example OOGP BIM topsides with different emergent scenarios is used to illustrate the developed model. The results showed that the developed model can well simulate evacuation on OOGPs and improve evacuation performance. The developed model was also suggested to be applied to other industries such as the architecture, engineering, and construction industry.
크랙실링 자동화 장비는 도로면에 존재하는 크랙 네트워크의 위치를 정확히 탐지 및 맵핑(mapping)하고 이를 모델링(modeling)한 후 경로 계획(path planning) 과정을 통해 크랙 네트워크의 중앙(spine)을 따라 실런트(sealant)를 분사하여 크랙을 효과적으로 실링할수 있도록 하는 장비이다. 따라서 실링될 크랙 네트워크의 정확한 위치를 모델링하기 위한 디지털 영상처리 알고리즘 및 최적 경로계획 알고리즘의 개발은 품질 및 생산성, 경제성 측면에서 크랙실링 자동화 장비의 성공적 개발을 위한 핵심 연구 주제로 인식되어 왔다. 기존 국외 도로면 크랙실링 자동화 장비에 적용된 디지털 영상처리 알고리즘은 크랙을 탐지하고 모델링하는 일련의 과정을 전적으로 컴퓨터에 의존하는 완전자동화 방식과 인간과 컴퓨터 간의 협업체제를 이용한 반자동화 방식으로 양분되어 개발되었다. 그러나 도로면에 존재하는 다양한 노이즈 및 그림자 등을 포함한 작업영역 내에서의 열악한 영상처리 여건 등으로 인해 만족할 만한 성과를 제시하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 디지털 영상처리 기술을 기반으로 한 완전자동화 방식과 그래피컬 프로그래밍을 활용한 반자동화 방식이 지닐 수 있는 강점만을 혼용하여 신속하고도 정확하게 크랙 네트워크를 모델링하고 최적 경로계획을 바탕으로 크랙실링 작업을 수행할 수 있는 머신비전 알고리즘을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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